【摘 要】
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针对滚动轴承聚类故障聚类模式识别方法中需要预先设定聚类数目问题，提出了一种基于局部均值分解（local mean decompoeiton，LMD）与基本尺度熵（base scale entropy，BSE）的相邻传播（aff
【基金项目】
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中央高校基本科研专项资金资助项目(121031)
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针对滚动轴承聚类故障聚类模式识别方法中需要预先设定聚类数目问题，提出了一种基于局部均值分解（local mean decompoeiton，LMD）与基本尺度熵（base scale entropy，BSE）的相邻传播（affinity propagation，AP）滚动轴承聚类故障诊断方法。该方法首先使用LMD模型将滚动轴承的不同状态振动信号分解为若干乘积函数（production function，PF）；其次使用BSE计算前三个PF的熵值（BSE1-BSE3），并将其作为AP的输入进行滚动轴承的故障
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